Bilibili Video Notes — скилл
Скилл превращает учебное видео с Bilibili в DOCX-конспект со скриншотами: субтитры, кадры, OCR и оценка важности кадров.
- 54 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скилл использует ваш `cookie Bilibili` и ключ модели, оба лежат в локальных файлах.
- Кадры лекции отправляются внешней многомодальной модели.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/bilibili-video-notesОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Скилл использует ваш `cookie Bilibili` и ключ модели, оба лежат в локальных файлах.
- Кадры лекции отправляются внешней многомодальной модели.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
`Bilibili Video Notes` строит из учебного видео структурированный конспект в формате `DOCX.` Цепочка такая: скачивание видео и ИИ-субтитров, покадровая нарезка каждые десять секунд, удаление повторов по OCR и перцептивному хешу, оценка кадров многомодальной моделью, чтение содержимого выбранных кадров и сборка документа из субтитров и скриншотов. Из 129 кадров остается 20–40. Модель задается в `.env` через `VISION_API_KEY`, `VISION_BASE_URL` и `VISION_MODEL`, подходит любой `OpenAI`-совместимый API с поддержкой изображений, включая локальный `vLLM.` Скилл рассчитан на несколько агентов, среди них `Hermes` и `Claude Code`, временные файлы после работы убираются автоматически.
Для кого. Студентам и самоучкам, которые смотрят лекции на `Bilibili` и хотят получить конспект с ключевыми слайдами.
Подходит, если
- Часовая лекция с формулами превращается в конспект со скриншотами нужных слайдов.
- Хочется убрать повторяющиеся кадры, оставив один лучший на каждую тему.
- Многомодальную модель подключают через собственный `OpenAI`-совместимый адрес.
- Агенту передают установку одним сообщением с командами.
Не подходит, если
- Видео не с `Bilibili`: скилл работает только с этим сайтом.
- Нет ключа многомодальной модели: оценка кадров обязательна.
- Нужны права на материал, а лекция защищена автором.
Пример запроса к агенту
Сделай конспект этой лекции с `Bilibili` по ссылке: возьми субтитры, выбери самые полезные кадры и собери DOCX со скриншотами.Ограничения
Нужны `Python` 3.9 или новее, `ffmpeg` в системном `PATH` и ключ многомодальной модели, плата за вызовы идет по тарифу провайдера. Для доступа к видео берется ваш `cookie` `SESSDATA` из браузера, он хранится в локальном файле `bilibili_cookies.txt`, поэтому не публикуйте этот файл. Загрузка и конспектирование чужих лекций подчиняются правилам сайта и авторским правам, ответственность лежит на пользователе. Документация на китайском. Файл лицензии в метаданных `GitHub` не определен, хотя бейдж указывает `MIT.`
Как отключить. Удалите папку скилла и локальные файлы `.env` и `bilibili_cookies.txt`. `Cookie` `SESSDATA` при необходимости смените, выйдя из аккаунта `Bilibili` в браузере.
Частые вопросы
Что нужно для работы?
`Python` 3.9 или новее, `ffmpeg`, ключ многомодальной модели в `.env` и `cookie` `SESSDATA` в `bilibili_cookies.txt`.
Какие модели подходят?
Любой `OpenAI`-совместимый API с поддержкой изображений: `OpenAI`, `Sophnet` или локальный `vLLM.` Адрес и модель задаются в `VISION_BASE_URL` и `VISION_MODEL`.
Сколько кадров остается?
Из 129 кадров после OCR и перцептивного хеша остается 20–40, лучший кадр для каждого пункта выбирает оценка модели.
Где хранится `cookie`?
В локальном файле `bilibili_cookies.txt` рядом со скиллом. Не добавляйте файл в репозиторий и не показывайте другим.
Работает ли с другими агентами?
Да, README называет `Hermes`, `Claude Code` и других. Установку можно передать агенту одним сообщением из раздела «Один клик».
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыЗапись лекции превращается в конспект со слайдами и в HTML-страницу, где видео, расшифровка и выжимка листаются синхронно.
Четыре скилла для Codex: видео с YouTube и Bilibili в PDF-конспект на LaTeX, правка SRT и схемы тензорных формул.
Learn from materials
learn-from-materials
Скилл превращает книги, PDF, презентации и документы в проверяемую базу знаний и интерактивную учебную страницу с источниками, схемами и самопроверкой
16 готовых скиллов для Cursor, Claude Code и Codex: диссертации, PDF и Office, схемы draw.io, документация проекта
Превращает техническую книгу или папку документов в структурированный скилл с главами, глоссарием и шпаргалкой
Скилл превращает тендерную документацию в техническое предложение формата Word: оценка по баллам, отраслевые гайды, 14 шагов
Коротко о README
В README на китайском описаны установка, функции, настройка `.env` и `cookie`, полный процесс, команды, частые вопросы и структура каталога.